换脸程序执行步骤,大部分程序都是类似.DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是将整个过程分成了8个步骤,每个步骤只需点击BAT文件即可执行.只要看着序号,一个个点过去就可以了,这样的操作应该不复杂吧. DeepFaceLab 换脸的八个步骤主要可以分为五个阶段. 1.视频转图片 2.提取脸部, 3.训练模型, 4.人脸替换, 5.合成视频. 出于不同的原因,目录里准备了很多批处理(bat)文件,但是完成一次换脸,并不需要点击每一个文件.下面我举个例子. 按以下文件名依次点击,即可换成换脸

一.引言 HTML的作用是负责数据的格式展示,如果使用它来搞数据的样式,则发现样式书写出来太麻烦,不易于维护: HTML可以有效组织数据的展示,但是不同类型数据在浏览器中的分布没有办法展示. HTML的核心功能就类似于书架,核心就是放置书本,管他外观好看不好看.至于书架的样式可以专门使用CSS来做,当然HTML也可以做,但是太麻烦. 但是注意CSS不能脱离HTML使用 二.基础 CSS:Cascading Style Sheets 层叠样式表. 作用:给网页进行样式的开发,给网页进行布局 特点:

通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

自绘控件的内容都是自己绘制出来的 大致流程如下: 1.定义一个类继承view 使用TypedArray初始化属性集合 在view的构造方法中 有一个AttributeSet的参数 很明显是用来保存控件属性信息的 我们也的确可以通过循环然后用键值对的方式获取信息 而TypedArray是用来简化我们的工作的 重写onMeasure 测量控件大小 重写onDraw 绘制控件 2.根据需求在attrs文件中自定义属性 declare-styleable 声明自定义属性 可以自定义一个新属性 也可以引用

前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸.换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频. 7) convert H64 debug.bat 这个环节是和训练环节相对于的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换.如果之前选了SAE,这里就选SAE. 其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带.谁便点一个,不影响结果.默认你可以选带debug的文件. 双击后出现的内容如上,显示了这个模型的迭代次数,以及模型的配置.底部Choose mode 是让你选择合成的模式,你直

严格上来说这个软件本身并不需要安装,他唯一需要的就是对应版本的显卡驱动,CUDA和CuDNN都非必须.下面我说一下如何安装正确的驱动版本.我尽量写得简洁清晰,希望大家都能看懂,但是,如果你连基本的电脑操作都不会,那我就无能为力了. 本教程都是针对如下配置 操作系统:Window server 2016(适用于Win10) 显卡:Nvidia Tesla P80  11G(只要是N卡都差不多) DeepFaceLab版本:DeepFacelabCUDA10.1AVX_build_03_13_201

简介 DeepFaceLab是一种利用深度学习识别和交换图片和视频中的人脸的工具 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用.个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂,对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视化界面,但这一点很容易克服,只要看完这个简易教程人人都能学会. 下面是关于这个项目的一些介绍,可以选择性阅读,不懂也没关系. 功能特性 安装方便,环境依赖几乎为零,下载打包app解压即可运行(最大优势) 添加了很多新的模型 新架构,易于

DeepFaceLab参数详解之FPS与Image format , 本文讲解两个非常简单的参数,也是大家玩这个软件最先接触到的.参数虽然非常的简单,但是非常有用,适当调整可以为你节省大量硬盘空间,大幅提示提升速度. 参数简介 FPS :  帧率,一般视频帧率为24,25,30等.这里的意思是一秒钟多少张.比如输入10就是一秒钟分成10张. 推荐:10左右 Image format: 图片格式.可以选择png和jpg . PNG:是一种无损压缩的位图片形格式. JPG:获取得极高的压缩率的同时能

DeepFaceLab在沉寂了几个月后(目测Iperov同志讨生活去了),在8月下旬又迎来了重大更新.我总结了一下,主要是更新了三大功能. 新增Avatar模型 交互式转换器 半脸模型支持FAN ​ Avatar 模型我已经做过比较详细的介绍,从测试结果来看并不是太理想,可能还是一个前瞻性功能,或者预览性的功能.而半脸支持fan,这个fan已经不算是新功能了,只是H模型变得更加吃香了.这三大更新中,我最喜欢的还是交互式转换器. 今天,我就重点来说说这个交互式转换器. 首先说明,本文不属于入门级文

DeepFaceLab默认情况下都都是自动提取脸部,整体来说效果不错,脸部曲线识别度也比较高.但是自动不是万能的,有些图片的轮廓识别并不好.而识别不好最直接的结果就是合成的视频可能会出现抖动. 也就是说,抖动出现的一个原因就是脸部轮廓识别不精确. 那么如何解决这个问题呢? DeepFaceLab的解决方法是提供了一个手动识别的工具. 首先,这个功能仅针对DST.使用这个过程大概需要先做以下操作. 1.视频转图片 2.从图片中提取脸部图片 3.查看Debug目录,找到有问题的图片,删除. ​ 比如

DeepFaceLab自带的视频素材,一个是钢铁侠托尼斯塔克,一个是变形金刚男主角山姆.每一个视频中只有一个人.所以当你第一次玩的时候很顺畅,什么都不用管,一步一步按教程来就好好了. ​ 直到有一天你换了一个新的视频.而一个视频中出现的人物不止一个,或者一个画面中就有一群人.这个时候你就会遇到一个问题:如何只换你想换的那个人? 按默认的流程来走的话,是所有人的脸都会被换掉. 此时,你就必须学会一个新技能,如何指定换脸的对象.这个问题,其实软件本身已经考虑到了. 下面我具体说一下,如何实现只换一个

如果前期工作已经准备完毕(DeepFaceLab下载(https://www.deepfacelabs.com/list-5-1.html),然后安装相应的显卡驱动,DeepFaceLab使用教程(1.安装及分解视频)那么我们就正式进入AI换脸的关键环节:训练模型和合成转换视频,请按照图文步骤一步一步操作. 回到DeepFaceLab根目录,看到6) train 开头的批处理文件,这些代表不同的换脸模型:AVATAR(表情),DF(全脸),H64(64半脸),H128(128半脸模型),LIAE

首先需要选择合适的DeepFaceLab下载(https://www.deepfacelabs.com/list-5-1.html),然后安装相应的显卡驱动,如果已经准备好这些工作,那么恭喜你,终于开始迎接新的挑战 —— AI换脸的使用!接下来会采用图文解说的方式进行演示,只需要跟着一步一步操作即可使用DeepFaceLab进行AI换脸! 选择合适的版本下载到本地硬盘 为了避免出错,请将DeepFaceLab解压到硬盘根目录 解压之后请打开你的DeepFaceLab目录,从1 – 10的bat批

DeepFaceLab的集成环境在众多换脸软件中是做的最好的.但是使用过程也会出现一些错误,主要的错误有两个,一个是你配置太低OOM了,主要体现显存太低.第二个是版本不对应.比如你原先用的cuda9.0或cuda9.2, 然后你升级到了Deepfacelab10.1,这个时候必须装新的CUDA10.1(驱动). 除了这两个常见错误之外,很少见到其他错误,不过最近由于我自己的操作问题遇到一个新的错误,分享一下,可能你们也会遇到. ​ 错误提示大概如上,核心提示信息有两个. jpg is  not

最近,我们在项目中实践了webp图片,并且抽离出了工具模块,整合到了项目的基础模板中.传闻IOS10也将要支持webp,那么使用webp带来的性能提升将更加明显.估计在不久的将来,webp会成为标配. 本文主要分享一下我们在webp图片使用上的实践之路. 我们会从三部分来聊聊webp这个话题. 什么是webp,它有什么用? 使用webp的常规方法以及优劣. 我们是如何用上webp的. PS:如果是对webp有一定了解的朋友,建议直接看第三部分.因为是讲我们的实践之路,所以第三部分会多讲一些. 一

这里将会介绍如何通过background-image设置背景图片,以及背景图片的平铺.拉伸.偏移.设置大小等操作. 1. 背景图片样式分类 CSS中设置元素背景图片及其背景图片样式的属性主要以下几个: background-image :设置元素的背景图片. background-repeat :设置如何平铺背景图片. background-attachment :设置背景图片是否固定或随着滚动移动. background-position :设置背景图片的位置. background-size

来博客园有一个月了,哈哈.在这里学到了很多东西.今天也来试着分享一下学到的东西.希望能和大家做朋友共同进步. 最近由于项目需要上传多张图片,对于我这只菜鸟来说,以前上传图片都是直接拖得控件啊,而且还是一次只能传一张.由于现在 项目用的是MVC,像Asp那样 拖控件 是不现实了.在我脑海中立刻就浮现出一个想法,网上一定有插件,哈哈.去网上一搜索,哇哦这么多.在众多的插件中我被百度的WebUploader吸引了.官网上写着:"WebUploader是由Baidu WebFE(FEX)团队开发的一个简

title: Markdown 图片助手 v0.1 toc: true comments: true date: 2016-06-04 16:40:06 tags: [Python, Markdown] category: Markdown --- 项目介绍 MarkdownPicPicker 是一个Markdown写作辅助工具.它能将剪贴板中的图片上传到网络图床中,并将markdown格式的图片链接(![]())复制到剪贴板中. 项目地址:https://github.com/kingname

我在访问时光网.网易云音乐等网站时,发现将它们页面中的一些图片URL修改一下就可以得到不同尺寸的图片,于是思考了其实现方案,我的思路是:URL Rewrite + 实时处理 + 缓存,对用户请求的URL进行重写,然后利用图片处理类库对图片进行处理,接着缓存该尺寸图片并输出到浏览器.使用PHP和Node.js实现了一遍,基本达到了需要的效果. 1.Nginx+Node.js(express)实现 URL重写 这里Nginx主要是做一个URL重写和反向代理的功能,配置如下所示: location ~

我们先实现从指定路径读取图片然后输出到页面的功能. 先准备一张图片imgs/dog.jpg. file.js里面继续添加readImg方法,在这里注意读写的时候都需要声明'binary'.(file.js 在上一篇文章nodejs进阶3-路由处理中有完整的内容) readImg:function(path,res){         fs.readFile(path,'binary',function(err,  file)  {             if  (err)  {